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利用MATLAB 7.0的"slice"切片功能将三维表示的数据，通过对图形的线型、立面、色彩、渲染、光线、视角等的控制，可形象表现数据四维特性。

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793

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介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD) 。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF ( Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD ( Emp irical mode decomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。

能够检测识别出pdf文件和图片中的公式，以便于复制和使用。